mamba_ssm和causal-conv1d安装教程_不同torch版本的mamba-ssm

一、前言

最近爆火的mamba模型，号称是可以取代transformer模型的存在，这个能不能取代，时间会告诉我们的。由于mamba模型比较新，所以在安装其环境的时候，还是有点麻烦的。mamba_ssm和causal-conv1d这两个包似乎不能在windows下安装，但是我没有尝试过（github也没有windows系统的离线包），看到其他博主这样说的，身边能有linux的还是在linux下安装吧！

由于在线安装，经常由于网络问题导致安装失败，因此本次教程使用离线安装（比较简单）。

二、开始安装

创建虚拟环境、激活虚拟环境等等此处不在赘述。

我的环境配置为：torch2.0+cu118+python3.10

因此我使用这两个安装包是

causal_conv1d-1.0.0+cu118torch2.0cxx11abiFALSE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl

mamba_ssm-1.0.1+cu118torch2.0cxx11abiFALSE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl

下面是这个两个安装包的github的网址，可以去下载对应版本的包

causal_conv1d：Release v1.0.0 · Dao-AILab/causal-conv1d · GitHub

mamba_ssm：Release v1.0.1 · state-spaces/mamba · GitHub

下载之后，放到对应位置，且进入到要安装的环境。（先安装causal_conv1d）

安装命令：pip install 包名

eg：pip install causal_conv1d-1.0.0+cu118torch2.0cxx11abiFALSE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl

安装过程

然后，使用相同的方法，安装mamba_ssm。

希望以上的内容，对各位朋友，有所帮助。

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可能会遇到的问题

如果离线安装的时候遇到超时的情况，安装那个包超时的，再次执行安装命令即可。

如果某个包很大，一直卡在那个包超时，你直接使用临时源安装那个包，安装完，在执行安装Mamba包的命令。

例如：我在安装mamba这个包的过程中，一直卡在camke这个包，出现超时。

然后，我直接安装cmake这个包的对应版本

就很快的安装好，然后，我在去安装mamba这个包

就不会卡在cmake这个包一直出错了。

如果又卡在一个新的包出错了，继续使用上述做法。

下面给出我的安装文件

链接: https://pan.baidu.com/s/1UuY0QUqxeQgT3XGVet1mNQ?pwd=1234 提取码: 1234 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦 
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